背景我正在处理的问题如下:在我为研究设计的实验环境中，我生成了大量的大型(长度为4M)数组，这些数组有些稀疏，因此可以存储为scipy.sparse.lil_matrix实例，或简单地作为scipy.array实例(空间增益/损失不是这里的问题)。这些数组中的每一个都必须与一个字符串(即一个词)配对才能使数据有意义，因为它们是表示该字符串含义的语义向量。我需要保留这个配对。列表中每个单词的向量都是一个一个构建的，并在移动到下一个单词之前存储到磁盘。它们必须以一种可以随后使用类似字典的语法检索的方式存储到磁盘。例如，如果所有单词都存储在类似DB的文件中，我需要能够打开该文件并执行类似ve
我正在寻找一种在numpy中实现“截至”运算符的方法.具体来说，如果:t1是一个n-严格递增顺序的时间戳向量；d1是一个nxp观察矩阵，i第-行对应于t1[i];t2在m-时间戳向量，也是严格递增的顺序；我需要创建一个mxp矩阵d2,其中d2[i]就是d1[j]j的最大值这样t1[j].换句话说，我需要获取d1的行截至t2中的时间戳.用纯Python很容易写这个，但我想知道是否有办法避免解释循环(n、m和p非常大)。时间戳是datetime.datetime对象。观测值是浮点值。编辑:对于t1[j]的条目无法满足(即t2中的时间戳先于t1中的所有时间戳)，理想情况下我希望获得NaN的行
我知道如何获取指向numpy数组开头的ctypes指针:a=np.arange(10000,dtype=np.double)p=a.ctypes.data_as(POINTER(c_double))p.contentsc_double(0.0)但是，我需要将指针传递给比方说元素100，而不复制数组。必须有一种简单的方法来做到这一点，但找不到。任何提示表示赞赏。 最佳答案 切片一个numpy数组创建一个View，而不是一个副本:>>>a=numpy.arange(10000,dtype=numpy.double)>>>p=a[100:
是否可以注释pyplot图，但不是用文本或圆圈或其他类似对象，而是图像？例如，从文件中读取png并将其显示在同一图表中绘制的数据下方。 最佳答案 This演示似乎可以满足您的需求。下面是结果图: 关于python-Pyplot用图像(png或numpy数组)而不是文本进行注释，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9285159/
我用np.savetxt('file.txt',array,delimiter=',')将数组保存到以逗号分隔的文件中。看起来像:1,2,34,5,67,8,9如何将数组保存到以numpy格式显示的文件中。换句话说，它看起来像:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 最佳答案 In[38]:x=np.arange(1,10).reshape(3,3)In[40]:print(np.array2string(x,separator=','))[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]将NumPy数组x保存到文件中:
我有一个numpy数组作为[[5.80084178e-051.20779787e-02-2.65970238e-02][-1.36810406e-026.85722519e-02-2.60280724e-01][4.21996519e-01-1.43644036e-012.12904690e-01][3.03098198e-021.50170659e-02-1.09683402e-01][-1.50776089e-037.22369575e-03-3.71181228e-02][-3.04448275e-01-3.66987035e-011.44618682e-01][-1.46744
我第一次真正涉足Python和NumPy来做一些图像处理。我有一个加载为3维NumPy数组的图像，其中轴0代表图像波段，而轴1和2代表像素的列和行。由此，我需要采用代表每个像素的3x1矩阵并执行一些操作，从而生成另一个3x1矩阵，该矩阵将用于构建结果图像。我的第一种方法(简化并使用随机数据)如下所示:importnumpyasnpimportrandomfactor=np.random.rand(3,3)input=np.random.rand(3,100,100)results=np.zeros((3,100,100))forxinrange(100):foryinrange(100
我只是尝试使用掩码数组来过滤掉一些nan条目。importnumpyasnp#x=[nan,-0.35,nan]x=np.ma.masked_equal(x,np.nan)printx输出如下:masked_array(data=[nan-0.33557216nan],mask=False,fill_value=nan)在x上调用np.isnan()会返回正确的bool数组，但掩码似乎不起作用。为什么我的mask不能像我预期的那样工作？ 最佳答案 您可以使用np.ma.masked_invalid:importnumpyasnpx=
我想知道是否可以在python字典中存储numpy切片符号。像这样的东西:lookup={0:[:540],30:[540:1080],60:[1080:]}可以使用nativepython切片语法，例如slice(0,10,2)，但我无法存储更复杂的切片。例如，多维[:,:2,:,:540]。我目前的解决方法是将值存储为元组，然后将它们解压到必要的切片中。在Python2.x中工作。 最佳答案 Python将语法[:,:2,:,:540]转换为slice对象的元组:(slice(None,None,None),slice(None
我正在尝试使用PIL从numpy数组中读取图像，方法是执行以下操作:fromPILimportImageimportnumpyasnp#imgisanparraywithshape(3,256,256)Image.fromarray(img)出现以下错误:File"...Image.py",line2155,infromarrayraiseTypeError("Cannothandlethisdatatype")我认为这是因为fromarray期望形状为(height,width,num_channels)但是我拥有的数组的形状为(num_channels,height,width)因
